ラベルエンコーディング
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
print(le.fit_transform(["b", "a", "b"]).tolist(), le.classes_.tolist())- A
[0, 1, 0] ['b', 'a'] - B
[1, 0, 1] ['b', 'a'] - C
[1, 0, 1] ['a', 'b'] - D
[2, 1, 2] ['a', 'b']
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正解：C
LabelEncoder は、目的変数のラベルを整数に変換する。特徴量のカテゴリ変数には、順序の誤解を避けるため、ワンホットを使う。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `from sklearn.preprocessing import LabelEncoder` | — |
| 2 | `le = LabelEncoder()` | — |
| 3 | `print(le.fit_transform(["b", "a", "b"]).tolis…` | — |
| 結果 | 実際の出力 | [1, 0, 1] ['a', 'b'] |
- A
誤り。番号は辞書順（
aが 0）。 - B
誤り。
classes_は辞書順。 - C
正しい。ラベルを辞書順に 0, 1, … と番号付けする。
- D
誤り。番号は 0 から始まる。
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